执行后端支持

Syne Tune提供通用后端接口及三种实现：

1. 本地后端：通过子进程在单机并发执行试验，支持GPU轮转调度策略
2. 云后端：基于某中心云服务实现分布式并行试验执行
3. 模拟后端：采用时间戳事件队列机制，在单CPU上模拟真实实验时序

1
2
3
4

# 切换云后端的代码示例
tuner = Tuner(
    trial_backend=AmazonSageMakerBackend(entry_point='train.py')
)

算法性能对比

实验对比了单保真度与多保真度优化算法在三大基准测试集的表现：

多保真度算法平均性能提升27%，其中迁移学习方案ASHA-BB通过历史任务数据预热，进一步缩短收敛时间40%。

关键技术特性

• 支持超参数迁移学习的抽象层设计
• 基于优先队列的模拟时间管理
• 统一接口消除实现偏差
• 可视化监控模块（TensorBoard集成）

该库最新0.3版本已开源，包含新的优化算法基准测试集和实验可视化功能。通过标准化实验流程，显著提升自动机器学习研究的可复现性。